Exactly-Once 语义的实现比 At-Most-Once 和 At-Least-Once 要复杂得多,因为它需要确保数据的幂等性(即重复的数据处理操作不会影响最终结果)和端到端数据处理的精准性。 实现Exactly-Once 语义的方法 实现Exactly-Once 语义通常涉及多个技术和机制,包括状态管理、事务机制、检查点和日志等。常用的实现方法有以下几...
这意味着现在通过Flink读写Kafaka,并提供端到端的Exactly-Once语义有了必要支持。 Flink对端到端的Exactly-Once语义的支持不仅局限Kafka,可将它与任何一个提供必要的协调机制的源/输出端一起使用。如Pravega,来自DELL/EMC的开源流媒体存储系统,通过Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction也能支持端到端的Exactly-Once语义。
Checkpointing 在 Flink 中用于实现容错机制,确保即使在程序失败的情况下也能恢复到一致的状态。 CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE是 Flink 的一种检查点模式,它保证了数据处理的精确一次语义。这意味着每个输入记录将恰好被处理一次,并且状态更新也会恰好应用一次。这为应用程序提供了一致性...
实际上它说的是,引擎管理的状态更新只提交一次到状态中。如果在配合上source和sink对「Exactly-Once」语义的支持,就是大家所谓的「端到端Exactly-Once」。 此外,我们在Flink的官网中可以找到一段话: 这段话的意思是说,Flink不依赖提交到Kafka的offset进行容错管理,只是用来监控或者展示。如果开启Flink的Checkpointing...
exactly-once定义为: 不管在处理的时候是否有错误发生,计算的结果(包括所有所改变的状态)都一样。 所以,在计算的时候如果发生了一个错误,系统重新计算,重新计算的结果和没有错误发生所得到的结果是一样的,因为这些计算操作是“恰好一次的”。这有另外一个专业术语:“幂等操作”。
Exactly-Once 是指发送到消息系统的消息只能被消费端处理且仅处理一次,即使生产端重试消息发送导致某消息重复投递,该消息也在消费端也只被消费一次。Exactly-Once 语义是消息系统和流式计算系统中消息流转的最理想状态,但是在业界并没有太多理想的实现,因为真正意义上的 Exactly-Once 依赖消息系统的服务端、消息系统的...
在Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如 Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Semantics)。
在流计算领域中，流处理引擎的可靠性模式或处理语义对数据处理有着深远影响。最常见的处理语义包括最多一次（At-most-once）、至少一次（At-least-once）和精确一次（Exactly-once）。最多一次处理保证数据或事件最多由应用程序中的所有算子处理一次。这意味着如果数据在被流应用程序完全处理之前发生丢失，...
Flink采用了一种轻量级快照机制(检查点checkpoint)来保障Exactly-Once的一致性语义。所谓的一致检查点,即在某个时间点上所有任务状态的一份拷贝(快照)。该时间点是所有任务刚好处理完一个相同数据的时间。 一致性检查点 间隔时间自动执行分布式一致性检查点(Checkpoints)程序,异步插入barrier检查点分界线,内存状态自动存储...
1. Exactly-Once 语义的实现原理 实现Exactly-Once 语义的关键在于确保在处理数据时不会发生数据重复处理或丢失的情况。为了实现这一目标,通常需要满足以下两个条件: 精确一次处理(Exactly-Once Processing):确保每条数据只会被处理一次,即使系统发生故障或重启也不会导致数据重复处理。